#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

# 使用type()
# 首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：

# 基本类型都可以用type()判断：
type(123)
# <class 'int'>
type('str')
# <class 'str'>
type(None)
# <type(None) 'NoneType'>

# 如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
type(abs)
# <class 'builtin_function_or_method'>
# type(a)
# <class '__main__.Animal'>

# 但是type()函数返回的是什么类型呢？
# 它返回对应的Class类型。
# 如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
type(123)==type(456)
# True
type(123)==int
# True
type('abc')==type('123')
# True
type('abc')==str
# True
type('abc')==type(123)
# False

# 判断基本数据类型可以直接写int，str等，
# 但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？
# 可以使用types模块中定义的常量：
import types
def fn():
    pass

type(fn)==types.FunctionType
# True
type(abs)==types.BuiltinFunctionType
# True
type(lambda x:x)==types.LambdaType
# True
type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
# True


# 使用isinstance()
# 对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。
# 我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

# 我们回顾上次的例子，如果继承关系是：
# object -> Animal -> Dog -> Husky

# 那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。
# 先创建3种类型的对象：
# a=Animal()
# d=Dog()
# h=Husky()

# 然后，判断：
# isinstance(h,Husky)
# True

# 没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

# 再判断：
# isinstance(h,Dog)
# True

# h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，
# 所以，h也还是Dog类型。
# 换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，
# 或者位于该类型的父继承链上。

# 因此，我们可以确信，h还是Animal类型：
# isinstance(h,Animal)
# True

# 同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：
# isinstance(d,Dog) and isinstance(d,Animal)
# True

# 但是，d不是Husky类型：
# isinstance(d,Husky)
# False

# 能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
# isinstance('a',str)
# True
# isinstance(123,int)
# True
# isinstance(b'a',bytes)
# True

# 并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，
# 比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：
isinstance([1,2,3],(list,tuple))
# True
isinstance((1,2,3),(list,tuple))
# True

# 总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。



# 使用dir()
# 如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，
# 它返回一个包含字符串的list，
# 比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
# >>> dir('ABC')
# ['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

# 类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，
# 比如__len__方法返回长度。
# 在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，
# 实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，
# 所以，下面的代码是等价的：
len('ABC')
# 3
'ABC'.__len__()
# 3

# 我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：
class MyDog(object):
    def __len__(self):
        return 100

dog=MyDog()
len(dog)
# 100

# 剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：
'ABC'.lower()
# 'abc'

# 仅仅把属性和方法列出来是不够的，
# 配合getattr()、setattr()以及hasattr()，
# 我们可以直接操作一个对象的状态：
class MyObject(object):
    def __init__(self):
        self.x=9
    def power(self):
        return self.x*self.x

obj=MyObject()

# 紧接着，可以测试该对象的属性：
hasattr(obj,'x') # 有属性'x'吗？
# True

obj.x
# 9

# hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
# False

# setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'

# hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
# True

# getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
# 19

# obj.y # 获取属性'y'
# 19

# 如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
#
# >>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

# 可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
# 404

# 也可以获得对象的方法：

hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
# True
getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
# <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>

fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
fn # fn指向obj.power
# <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
# 81



# 小结
# 通过内置的一系列函数，
# 我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。
# 要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。
# 如果可以直接写：
# sum = obj.x + obj.y

# 就不要写：
# sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

# 一个正确的用法的例子如下：
# def readImage(fp):
#     if hasattr(fp, 'read'):
#         return readData(fp)
#     return None

# 假设我们希望从文件流fp中读取图像，
# 我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，
# 如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。
# hasattr()就派上了用场。

# 请注意，在Python这类动态语言中，
# 根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，
# 它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，
# 但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。
